Forskere fra Massachusetts Institute of Technologys Computer Science & Artificial Intelligence Laboratoriet virker måske ikke som de folk, der er mest tilbøjelige til at hjælpe dig med at forbedre din hoop-skydning basketball færdigheder. Men det er præcis, hvad et nyt MIT CSAIL-projekt skal gøre med en finurlig basketball-træningsmaskine med en basketballkurv, der krymper og hæver, når du laver skud, og derved ændrer formen for at hjælpe med at forbedre de forskellige facetter af dit spil.
For eksempel kan kurven til at begynde med placeres i en lavere højde med bredere bøjlediameter, som gradvist skrumper ned og også hæver for at nå reguleringsproportioner, efterhånden som du scorer mere og mere kurve. Det er et usædvanligt projekt fra et laboratorium, der er mere vant til at arbejde med den nyeste banebrydende kunstig intelligens algoritmer - men som det viser sig, passer det perfekt til CSAILs områder af ekspertise.
Anbefalede videoer
"Vi søger at udforske forskellige måder, hvorpå vi kan udvikle teknologier, der vil give folk mulighed for at træne deres motoriske færdigheder på det, der kaldes det 'optimale udfordringspunkt', det søde sted, hvor en opgave ikke er kedeligt let, men heller ikke er frustrerende svær."
Dishita Turakhia, en Ph.D. studerende ved MIT CSAIL, fortalte Digital Trends.
Den smarte basketballkurv bruger en speciel piezo-sensor i bagpladen og en switch-sensor på fælgen, der er i stand til at registrere, når bolden går i kurven. Over tid, efterhånden som brugeren begynder at skyde mere konsekvent, en algoritme krymper automatisk fælgen, mens den hæver rammen, hvilket i det væsentlige forvandler en almindelig basketballkurv til et spil med forskellige niveauer, der bliver sværere med tiden.
Lige nu er værket en proof-of-concept prototype uden kommercialisering i horisonten. Når (eller hvis) det kommercialiseres, skal du ikke forvente, at teknologien nødvendigvis udelukkende er begrænset til basketball. Det kunne have langt bredere anvendelser end som så.
"Jeg er især stolt af den algoritme, vi udviklede, fordi den tager den teoretiske idé om træning på det optimale udfordringspunkt og generaliserer over en lang række anvendelseseksempler,” sagde Turakhia. “For eksempel kunne den også bruges til en cykel med adaptive træningshjul, der kan lære eleverne hvordan at køre på den ved automatisk at hæve eller sænke træningshjulene baseret på elevens balancering færdigheder."
Redaktørens anbefalinger
- Sikkerhedsrobotter kommer muligvis til en skole i nærheden af dig
- Smart ny A.I. systemet lover at træne din hund, mens du er væk hjemmefra
- Ny 'A.I. advokat analyserer dine e-mails for at finde pengebesparende smuthuller
- MIT siger, at det kan fortælle, hvor sund du er, ved at analysere din opvaskemaskine
- A.I. kunne hjælpe med at få øje på tydelige tegn på coronavirus i lungerøntgenstråler
Opgrader din livsstilDigital Trends hjælper læserne med at holde styr på den hurtige teknologiske verden med alle de seneste nyheder, sjove produktanmeldelser, indsigtsfulde redaktionelle artikler og enestående smugkig.
